Mô hình nghiên cứu

3.2.1 Mô hình nghiên cứu các yếu tố thanh khoản tác động đến hiệu quả tài chính của NHTM

Các nhà nghiên cứu thường sử dụng các chỉ số tài chính để phân tích các chỉ tiêu đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại. Đây là phương pháp phân tích đơn giản, tính toán số liệu có sẵn dựa trên báo cáo tài chính của các ngân hàng thương mại đã được kiểm toán và công bố công khai. Thông qua các chỉ tiêu tài chính, các nhà quản lý có thể có cái nhìn trực quan về hiệu quả hoạt động của ngân hàng, phân tích và so sánh tình hình tài chính giữa các ngân hàng thương mại. Yêu cầu đặt ra là lựa chọn các tiêu chí đánh giá phù hợp, phản ánh đúng thực chất hiệu quả tài chính của NHTM.

Các nhà nghiên cứu đều sử dụng các chỉ số giống nhau để đo lường hiệu quả hoạt động của ngân hàng, chẳng hạn như tổng lợi nhuận trên tài sản (ROA) và tổng lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE). ROA là thước đo việc sử dụng tài sản của ngân hàng để tạo ra lợi nhuận, ROE là lợi nhuận của các cổ đông trên vốn chủ sở hữu đã đầu tư vào ngân hàng. ROA và ROE được hầu hết các cơ quan quản lý ưa thích vì là hai chỉ số tài chính được sử dụng trong đánh giá tỷ suất sinh lợi phổ biến nhất của hoạt động ngân hàng (Manyo và cộng sự, 2013). Trong khóa luận này, tác giả cũng lựa chọn nhóm chỉ tiêu phản ánh hiệu quả hoạt động tài chính là ROA và ROE làm tiền đề cho việc đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại.

Để đánh giá hiệu quả tài chính của ngân hàng, các chỉ số đo lường lợi nhuận thường được sử dụng bao gồm tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (ROE).

Đầu tiên, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (Return on asset - ROA)

ROA đo lường hiệu quả tài chính của ngân hàng trong việc sử dụng tài sản để tạo ra lợi nhuận sau thuế. Đây là cho thấy khả năng trong quá trình vận hành của ngân hàng chuyển đổi tài sản thành thu nhập ròng. Tác giả chọn biến này dựa trên cơ sở lý luận các bài nghiên cứu trước như Manyo và cộng sự (2013), Bagh và công sự (2017). Và ROA là chỉ số đo lường phổ biến dùng để đo hiệu quả tài chính.

Hai là, tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu (Return on equity - ROE)

ROE đo lường tỷ lệ thu nhập cho các cổ đông của ngân hàng. Chỉ tiêu này đo lường hiệu quả sử dụng một đồng vốn chủ sở hữu, đo lường khả năng lành mạnh trong hoạt động của một ngân hàng. Do đó tỷ lệ ROE phản ánh lợi nhuận kiếm được từ một đơn vị vốn chủ sở hữu vốn chủ sở hữu bao gồm vốn của ngân hàng và các quỹ dự trữ, qua đó tỷ lệ này cho biết khả năng sử dụng vốn cổ phần của ngân hàng nên ROE có ý nghĩa qua trọng đối với cổ đông. ROE càng lớn cho thấy kết quả hoạt động trên vốn cổ phần của ngân hàng tốt. Tác giả chọn biến này theo Paul (2021), Manyo và cộng sự (2013). Không kém cạnh ROA, chỉ số ROE dường như là chỉ số quan trọng có chức năng như ROA, rất phổ biến có thể đo lường hiệu quả tài chính của công ty, ngân hàng.

Tác giả đã kế thừa nghiên cứu của Paul (2021), từ đó tác giả áp dụng mô hình tổng quát vào khóa luận này áp dụng vào các ngân hàng thương mại cổ phần tại Việt Nam.

= α + βl LDR + β2DAR + β3CDR + β4LAR + β5 CR + ε

Nguồn: Mô hình tổng quát (Paul, 2021) Trong đó: Y là các biến phụ thuộc thể hiện hiệu quả lợi nhuận của ngân hàng.

Và từ mô hình trên ta có thể viết lại như sau:

Y = β0 + β1LDRi't + β2DARi't + β3CDRi't + β4LARi't + β5CRi't +εi't

Y là biến phụ thuộc:

ROAi,t: Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t

ROEi,t: Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu của ngân hàng i tại thời điểm t

Biến độc lập

LDRi,t : Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi của ngân hàng i tại thời điểm t

DARi,t : Tỷ lệ tiền gửi trên tài sản của ngân hàng i tại thời điểm t

CDRi,t : Tỷ lệ tiền mặt và các khoản tương đương tiền trên tiền gửi của ngân hàng i

t : Số năm nghiên cứu từ 2011-2020 ( t = 1...10).

εi,t: Sai số ngẫu nhiên.

3.2.2 Các biến đại diện cho khả năng thanh khoản và giả thuyết nghiên cứu

Tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR) là một tỷ lệ được sử dụng để đo lường thành phần của số tiền tín dụng được cung cấp so với số tiền của bên thứ ba (Kasmir, 2016). Từ cách hiểu này có thể kết luận rằng, tỷ lệ cho vay trên tiền gửi (LDR) càng cao cho thấy khả năng thanh khoản của ngân hàng liên quan càng thấp, do đó khả năng ngân hàng gặp

khó khăn sẽ càng lớn (Riadi, S., 2018) ảnh hướng đến ROA, ROE rất lớn. Vì vậy, khóa

luận đưa ra giả thuyết: đưa ra công thức

H1: Tỷ lệ cho vay tiền gửi (LDR) tác động ngược chiều đến hiệu quả tài chính (-)

Tỷ lệ tiền gửi trên tài sản (DAR): Min-Teh (1996) đã định nghĩa vốn đủ cho các ngân hàng là mức mà tại đó cơ quan bảo lãnh tiền gửi sẽ hòa vốn trong việc bảo đảm các khoản tiền gửi của các ngân hàng riêng lẻ với mức phí mà ngân hàng trả. Sharpe (1977) đã định nghĩa vốn là sự khác biệt giữa tài sản và tiền gửi, do đó tỷ lệ vốn trên tài sản (hay tỷ lệ vốn trên tiền gửi) càng lớn thì tiền gửi càng an toàn. Vì vốn đã đủ nên tiền gửi đã “đủ an toàn”. Ý tưởng của tác giả là nếu giá trị tài sản của một tổ chức có thể giảm trong tương lai, tiền gửi của tổ chức đó nói chung sẽ an toàn hơn, giá trị hiện tại của tài sản càng lớn so với giá trị tiền gửi Bateni, L., và cộng sự , (2014). Dowd (1999) đã phát hiện ra trong nghiên cứu của mình rằng việc áp dụng các tiêu chuẩn vốn tối thiểu đối với các tổ chức tài chính có thể được coi là một phương tiện củng cố sự an toàn của tiền gửi và sự vững mạnh của hệ thống ngân hàng. Vì vậy, khóa luận đưa ra giả thuyết:

H2: Tỷ lệ tiền gửi trên tài sản (DAR) có tác động cùng chiều đến hiệu quả hoạt động tài chính (+).

Tỷ lệ tiền mặt và các khoản tương đương tiền trên tổng tiền gửi (CDR) Khi khoản tiền mặt gia tăng tại các ngân hàng thì thanh khoản của ngân hàng càng mạnh. Khoản tiền mặt này tăng thì ngân hàng càng có nhiều tiền để hoạt động kinh doanh giúp

tăng hiệu quả hoạt động lên cao. Tỷ lệ CDR là yếu tố tích cực đến ROA, ROE. (Bansal và (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

cộng sự, 2018). Vì vậy, khóa luận đưa ra giả thuyết:

H3: Tỷ lệ tiền mặt và các khoản tương đương tiền trên tổng tiền gửi (CDR) có tác động cùng chiều với hiệu quả tài chính (+).

Khả năng thanh khoản được đo lường bằng tỷ lệ Tài sản lưu động (LAR), là tỷ lệ của tất cả các tài sản lưu động (chủ yếu là tiền và các khoản tương đương tiền) trên tổng tài sản. Nó được kỳ vọng là một hệ số dương. Khả năng thanh khoản cao có thể cho phép ngân hàng tránh được việc vay vốn tốn kém nếu phát sinh nhu cầu tiền mặt. Tuy nhiên, cũng có một chi phí cơ hội mà các ngân hàng phải gánh chịu khi không đầu tư tiền

mặt sẵn có để tạo ra lợi nhuận. Do đó, dấu hiệu có thể xuất hiện là tích cực. (Weersainghe

và cộng sự, 2013). Vì vậy, khóa luận đưa ra giả thuyết:

H4: Tỷ lệ tài sản lưu động (LAR) có tác động cùng ngược chiều với hiệu quả tài chính (-).

Hệ số thanh toán hiện hành (CR) là khả năng thanh toán nợ ngắn hạn của công ty bằng tài sản lưu động của công ty. Khi khả năng thanh toán nợ tăng cao khiến cho sự tin tưởng của ngân hàng tăng lên khi đó xây dựng được sự tin tưởng của khách hàng giảm sự rủi ro khi đó hiệu quả kinh doanh cũng đi lên khi có lượng khách hàng ổn định (Otekunrin và cộng sự, 2019). Vì vậy, khóa luận đưa ra giả thuyết:

H5: Tỷ lệ thanh toán hiện hành (CR) có tác động cùng chiều với hiệu quả tài chính (+)

Bảng 3.1: Mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu các yếu tố khả năng thanh khoản tác động đến hiệu quả tài chính của NHTMCP

Biến phụ thuộc

ROA

Lợi nhuận sau

thuế / Tổng tài sản bình quân

ROE Lợi nhuận sau thuế / Vốn chủsở hữu bình quân

1 LDR (Kasmir, 2016);

(Riadi, S., 2018) (-)

Các khoản vay và tạm ứng / Tổng số tiền gửi

2 DAR (Yu Min-The, 1996),(Bateni, L., và cộng sự , 2014);

(+) Tổng tiền gửi / Tổng tài sản

3 CDR . (Bansal và cộng sự,

2018) (+)

Tiền và các khoản tương đương tiền / Tổng tiền gửi

4 LAR (Weersainghe và cộngsự, 2013) (-) đương tiền / Nợ ngắn hạnTiền và các khoản tương

5 CR (Otekunrin và cộng

sự, 2019) (+)

Tài sản ngắn hạn / Nợ ngắn hạn

Nguồn: Tác giả tổng hợp Phương trình (1) có thể viết là:

ROAi,t = βo + βιLDRi,t + β2DARi,t + β3CDRi,t + β4 LARtt + β5 CRi,t + εi,t

Kế thừa nghiên cứu của Manyo và các cộng sự (2013), mô hình nghiên cứu (1) có điểm mới là :

- Nghiên cứu này đo lường tác động của thanh khoản đến hiệu quả tài chính của NHTM dựa trên tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản và tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu. Nghiên cứu gốc chỉ dùng tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản để đo lường hiệu quả hoạt động. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

- Nghiên cứu bổ sung thêm biến kiểm soát là tỷ lệ cho vay trên tiền gửi, tỷ lệ tiền gửi vào tài sản, tỷ lệ tiền mặt và các khoản tương đương tiền trên tổng tiền gửi và tỷ lệ tài sản lưu động.

Ke thừa nghiên cứu của Paul và các cộng sự (2021), mô hình nghiên cứu (2) có điểm mới là :

- Nghiên cứu này bổ sung thêm biến quy mô tài sản và biến tăng trưởng của doanh thu năm nay so với năm trước.

- Nghiên cứu này thực được thực hiện trong bối cảnh tại Việt Nam, các NHTM tại Việt Nam sẽ có những đặc điểm khác so với các ngân hàng tại Bangladesh.

3.3 Dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cứu tiến hành ước lượng hồi quy dữ liệu bảng, thu thập dữ liệu từ 29 ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam từ năm 2011 đến 2020. Do một số ngân hàng công bố dữ liệu không đầy đủ hoặc chưa công bố dữ liệu nhiều năm khác nhau tùy từng ngân hàng nên dữ liệu thu thập được tạo thành dữ liệu bảng không cân bằng.

Dữ liệu được thu thập từ cổng trang điện tử công bố thông tin được tác giả tổng hợp lại các báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, bảng cân đối kế toán trong báo cáo tài chính được công bố công khai trên website của ngân hàng hoặc cổng thông tin điện tử công bố thông tin. Các chỉ số hoàn toàn được tính từ số liệu trong báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán.

3.4 Phương pháp ước lượng

Nghiên cứu sử dụng thống kê mô tả để phân tích sơ bộ các thông tin cơ bản từ mẫu, phân tích hiện tượng đa cộng tuyến, tự tương quan. Để xác định mối tương quan giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc, nghiên cứu ước tính các tham số hồi quy cho mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại với mô hình tác động với mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM), và bình phương nhỏ nhất tổng quát (FGLS) để có phương trình tốt nhất cho thấy mối quan hệ của các yếu tố. Cụ thể, tác giả dự kiến triển khai khóa luận theo trình tự sau:

Đầu tiên phân tích thống kê mô tả: Trên cơ sở thu thập dữ liệu, tác giả tính toán và mã hóa dữ liệu của các biến trên phần mềm EXCEL, sau đó nhập dữ liệu vào phần mềm STATA 14 để thực hiện thống kê mô tả. Nội dung của phân tích thống kê mô tả là tổng hợp các đặc điểm của dữ liệu phản ánh chung về số lượng mẫu quan sát, giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất, độ lệch chuẩn, ... Có thể thấy rằng cái nhìn tổng quát hơn về hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam hiện nay. Tiếp

theo sau đó là phân tích ma trận tương quan giữa các biến Phân tích tương quan giữa các biến cho ta cái nhìn tổng quan về mối quan hệ giữa các biến trong mô hình, xem xét mối tương quan giữa các biến độc lập và phụ thuộc, cũng như giữa các biến phụ thuộc với nhau.

Thứ ba, kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình tương quan tuyến tính với nhau. Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình tương quan tuyến tính với nhau. Có nghĩa là mỗi biến chứa một số thông tin về biến phụ thuộc và thông tin đó được chứa trong một biến độc lập khác. Theo Gujarati (2004), nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập vượt quá 0,8 thì có khả năng dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến cao trong mô hình. Khi đó dấu của hệ số hồi quy trong mô hình có thể bị thay đổi, dẫn đến kết quả nghiên cứu bị sai lệch. Do đó, trước khi chạy mô hình hồi quy thì khóa luận kiểm tra hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình, đồng thời kiểm tra lại có hiện tượng đa cộng tuyến có hay không, bằng cách phóng đại phương sai VIF bằng lệnh ‘’vif’’ trong Stata. (Gujarati 2004).

VIF<2 : Không có hiện tượng đa cộng tuyến. VIF>2 : Có dấu hiệu đa cộng tuyến.

VIF>10: Chắc chắn có hiện tượng đa cộng tuyến.

Thứ tư, ước lượng mô hình hồi quy: Sau khi hoàn thành thống kê mô tả và phân tích mối tương quan giữa các biến, nghiên cứu phải ước lượng mô hình. Đây là một bước quan trọng trong quá trình xử lý dữ liệu. Khóa luận này tác giả đã sử dụng 3 phương pháp ước lượng là mô hình hồi quy dữ liệu dạng bảng với mô hình tác động cố định (FEM), mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) và mô hình khắc phục là ước lượng bình phương nhỏ nhất (FGLS).

Theo sách kinh tế lượng ứng dụng chủ biên Phạm Thị Tuyết Trinh (2016) thì mô hình FEM, REM được thể hiện như sau:

3.4.1 MÔ HÌNH TÁC ĐỘNG CỐ ĐỊNH (FIXED EFFECTS MODEL)

Mô hình tác động cố định FEM sử dụng khi tác giả nghiên cứu cho rằng giá trị trung bình

của biến phụ thuộc Yt thay đổi theo thời gian nhưng không thay đổi theo đơn vị chéo. Mô

Yit - αi + β1X1,it + β2X2,it + ....+ βkXk,,it + Uit

Tham số βk chung cho tất cả các đơn vị chéo phản ánh tất cả các đơn vị chéo phản ánh các

đơn vị chéo có tốc độ tăng giống nhau.

Tham số αi bao gồm hệ số chặn và biến bị bỏ sót của từng đơn vị chéo, được gọi là tham số đặc trưng của đối tượng (subject-specific parameters), đồng thời cũng được gọi là thành phần tác động cố định (fixed effect). Tác động cố định ở đây có nghĩa rằng αi không thay đổi theo thời gian. Sự xuất hiện của αi giúp phản ánh sự không đồng nhất giữa các đơn vị chéo do tác động của các biến không thể quan sát được, nhờ đó, FEM giải quyết được vấn đề biến bị bỏ sót.

FEM có các giả định như sau:

+ E(uit∣Xi , αi) = 0 [trung bình bằng 0]

+ var(uit|Xi ,αi) = var(uit) = σ2μ [phương sai không đổi cho tất cả t-1,...,T]

+ cov(uit, uis|Xi ,αi) - 0 với t≠s [các sai số ngẫu nhiên không tương quan với nhau]

+ Với điều kiện của Xi và ai , uit thì độc lập và nhất quán. Do đó, sai số ngẫu nhiên theo

phân phối chuẩn uit ~ N(0; σ2

u) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

HO : αι - α2 - ... - an - a: không tồn tại tác động đặc trưng của từng đối tượng

H1 : có ít nhất một trong các hệ số chặn αι , α2 ,..., an sẽ khác nhau tùy thuộc vào đối

tượng Prob < α : bác bỏ giả thuyết HO

3.4.2 MÔ HÌNH TÁC ĐỘNG NGẪU NHIÊN (RANDOM EFFECTS MODEL) Mô hình REM được trình bày như sau:

Yit - α + β1X1,it + β2X2,it + ....+ βkXk,it + ωit

với ωit - εi + Uit

Trong đó, α là hệ số chặn chung của tất cả đơn vị chéo, ωit là sai số phức hợp (composite

error term or error components), εi trong thành phần của ωit phản ánh tác động đặc trưng

của từng đơn vị chéo và được gọi là thành phần tác động ngẫu nhiên (random effect); Uit